get_submodule(target: str) -> 'Module' 从Module中获取子module,example: 2.3 模型参数(parameter)与缓冲区(buffer) register_parameter(self, name: str, param: Optional[Parameter]) 用于在当前模块中添加一个parameter变量,其中参数param是一个Parameter类型(继承至tensor类型,nn.parameter.Parameter)。 Example:...
mod: torch.nn.Module = self.get_submodule(module_path) if not hasattr(mod, param_name): raise AttributeError(mod._get_name() + " has no attribute `" + param_name + "`") param: torch.nn.Parameter = getattr(mod, param_name) if not isinstance(param, torch.nn.Parameter): raise Attr...
Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类。 Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: 代码解读 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直...
print('will use', device) def get_params(): def _one(shape): ts = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=shape), device=device, dtype=torch.float32) return torch.nn.Parameter(ts, requires_grad=True) def _three(): return (_one((num_inputs, num_hiddens)), _one((num_hidde...
我按照官方文档,将其中的self.parameters()改成了mindspore中nn.Cell模块里面的get_parameters()方法,返回的也是迭代器 现在的报错是 :AttributeError: 'Parameter' object has no attribute 'uniform_' 但我在文档里好像没找到uniform_()的替换,请教一下这里该怎么写呀?chengxiaoli 帖子 439 回复 1156 用户您好,...
x= self.GiantParameter2.mm(x.cuda(1))returnx 上面最后一部分中,两个Parameter所占用的内存空间都非常大,大概是8个G,如果将这两个都同时放在一块GPU上几乎会将显存占满,无法再进行任何其它运算。此时可通过这种方式将不同的计算分布到不同的GPU中。
()# zero the parameter gradientspredicted_outputs = model(inputs)# predict output from the modeltrain_loss = loss_fn(predicted_outputs, outputs)# calculate loss for the predicted outputtrain_loss.backward()# backpropagate the lossoptimizer.step()# adjust parameters based on the calculated ...
print(name,parameter,parameter.size()) #使用TensorDataset和DataLoader来简化 from torch.utils.data import TensorDataset from torch.utils.data import DataLoader train_ds=TensorDataset(x_train,y_train) train_dl=DataLoader(train_ds,batch_size=bs,shuffle=True) valid_ds=TensorDataset(x_valid,y_valid) va...
get_attrretrieves a parameter from the module hierarchy.nameis similarly the name the result of the fetch is assigned to.targetis the fully-qualified name of the parameter’s position in the module hierarchy.argsandkwargsare don’t-care ...
x,y = get_data() print(x,y,'\n') print(show_data(x,y)) # 定义数据集 class TwoSumDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self,size = 100000): super(Dataset, self).__init__() self.size = size def __len__(self): ...